支援生殖のためのヒト胚適合性の変数予測を抽出するための画像処理プロトコル【JST・京大機械翻訳】

Spinosa Cheles, D.; Satoshi Ferreira, A.; Sueitt de Jesus, I.; Inacio Fernandez, E.; Martins Pinheiro, G.; Dal Molin, E. A.; Alves, W.; Colauto Milanezi de Souza, R.; Bori, L.; Meseguer, M.; Rocha, J. C.; Gouveia Nogueira, M. F.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220713746902 整理番号：22P0320154

支援生殖のためのヒト胚適合性の変数予測を抽出するための画像処理プロトコル【JST・京大機械翻訳】

An image processing protocol to extract variables predictive of human embryo fitness for assisted reproduction

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発行年： 2022年02月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月02日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

【目的】胚盤胞画像のセグメンテーションのための画像処理の適用と胚適応度の予測のための潜在的変数の抽出を研究する。DESIGNRスペクトロスペクティブ研究。SETTINGSingle生殖医療センター。2017年から2019年の間のIVI-RMA(Valencia,スペイン)。胚Scope(R)からの353の画像とGeri(R)インキュベータからの474の画像を含むPATIENTSAnの初期データセットを得て,その内,Geri(R)インキュベータからの胚Scope(R)と309の画像からの320の画像を本研究で使用した。INTERVENTION(S)None。MAIN OUTCOME MEASURE(S)は,提案した処理ステップを用いて,画像を栄養膜(TE),爆風細胞,および内部細胞質量(ICM)にうまく分割する。【結果】合計33の変数は,それぞれ,胚の異なる側面を表して,拡大胚盤胞(EX),ICMまたはTEの異なる特性を記述する,ディジタル画像処理によって自動的に発生した。これらの変数は,テクスチャ,グレーレベル平均,グレーレベル標準偏差,モード値,関係,および光レベルに分類することができる。画像品質(例えば,焦点)が正しいセグメンテーションを妨げるときを除いて,提案した処理プロトコルの自動および有向ステップは,偽の結果を除外した。【結論】2つの異なるソースからヒト胚盤胞画像を首尾よくセグメント化することができ,ARTのための胚選択において潜在的有用性を有する33の変数を抽出することができる画像処理プロトコルを提案した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

繁殖管理 , 発生と分化

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